Dec, 2018

SiCloPe: 基于 Silhouette 的着装人物

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TL;DR本研究提出了一种基于轮廓的人体服装建模和纹理预测系统，使用深度生成模型重建穿着服装人体的完整 3D 模型，其中使用 2D 轮廓和 3D 关节来描述人体的形状复杂性和变化，再通过条件生成对抗网络预测背景面纹理，实验证明该模型是一种有效的表示方法。
发现论文，激发创造
  • 3DPeople: 建模穿着衣服人的几何形状

    本文提出了一种从单张照片中预测着装人体几何形状的新方法，包括三个关键点：一个新数据集，一个新的形状参数化算法和一个端到端的深度生成网络。

    Apr, 2019

  • 一种穿着衣物的人的生成模型

    本文提出了第一个基于图像的全身穿着人群生成模型，通过从大规模图像数据库中学习生成模型，我们克服了人体姿态、形状和外观方面的高变异性挑战，并提出了一种可分解生成模型以生成逼真的人物图像。该方法有效地实现了数据驱动的人物生成方法。

    May, 2017

  • 基于形状引导扩散的单图像三维人体数字化

    通过将高容量的二维扩散模型与形状引导扩散相结合并利用逆渲染技术，从单一图像中逐步合成多个视角的完全纹理化高分辨率三维网格，实现了广泛的服装人物 360 度合成的照片级别结果。

    Nov, 2023

  • 基于视频的三维人体模型重建

    该论文介绍了如何从单目视频中获取任意人物的准确三维身体模型和纹理，该方法仅需使用智能手机或网络摄像头，使每个人都能创建自己的全可动数字双胞胎，如社交 VR 应用或在线时尚购物的虚拟试穿。

    Mar, 2018

  • TeCH: 文本引导下的逼真着装人体重建

    通过使用描述性文本启示和个性化模型，TeCH 提出了一种混合的三维重建方法，用于重建细节丰富的衣着人物的未见区域，并在重建准确性和渲染质量方面优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 生成式服装中的 3D 人物着装学习

    本文提出了一种名为 CAPE 的基于 Mesh-VAE-GAN 和 SMPL 身体模型的条件服装生成模型，能够直接为 3D 人体模型着装并适用于不同的姿势。

    Jul, 2019

  • 单张图像中穿着衣物的人的 360 度纹理

    本文使用图像到图像翻译方法在 SMPL 模型的 UV 空间中推断纹理和几何学，以此预测人物的完整三维化身。通过此方法，我们得到的预测纹理和几何学可以应用到 SMPL 模型上，从而自然地对新的姿势、形状和衣物进行推广。

    Aug, 2019

  • 从野外单张图像中的姿势引导的人类动画

    本文提出了一种新的姿态转换方法，通过使用组合神经网络，预测人的轮廓，服装标签和纹理，并在推理时利用训练有素的网络生成一个外观及其标签的统一表示，以对姿势变化做出响应，并使用背景完成外观的呈现，从而实现保留人物身份和外观，具有时间上的一致性和泛化能力。

    Dec, 2020

  • 使用单目摄像头实现衣着 3D 人体角色的动态外貌建模

    使用一个人的动态视频，通过引入新颖的组合式人体建模框架，结合显式建模和隐式建模的方法，实现高质量的服装 3D 人体化身建模，解决了缺乏几何和其时间对应关系的 3D 真值数据的挑战，成功地生成了具有运动相关几何和纹理的服装 3D 人体化身。

    Dec, 2023

  • AG3D: 从 2D 图像集合中学习生成 3D 头像

    本文提出了一种从 2D 图像生成逼真的 3D 人物的新方法，并使用多个辨别器和 2D 法线图形式的几何线索来训练模型，取得了在几何和外观方面超过以前 3D 和关节感知方法的性能，通过系统的消融研究验证了模型的有效性和每个组件的重要性。

    May, 2023